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MoDL: Model-Based Deep Learning Architecture for Inverse Problems
MoDL: Model-Based Deep Learning Architecture for Inverse Problems
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MoDL: Model-Based Deep Learning Architecture for Inverse Problems

Aggarwal, Hemant K. ; Mani, Merry P. ; Jacob, Mathews

IEEE transactions on medical imaging, 2019-02, Vol.38 (2), p.394-405

United States: IEEE

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2
EndoNet: A Deep Architecture for Recognition Tasks on Laparoscopic Videos
EndoNet: A Deep Architecture for Recognition Tasks on Laparoscopic Videos
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EndoNet: A Deep Architecture for Recognition Tasks on Laparoscopic Videos

Twinanda, Andru P. ; Shehata, Sherif ; Mutter, Didier ; Marescaux, Jacques ; de Mathelin, Michel ; Padoy, Nicolas

IEEE transactions on medical imaging, 2017-01, Vol.36 (1), p.86-97

United States: IEEE

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3
Simulating domain architecture evolution
Simulating domain architecture evolution
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Simulating domain architecture evolution

Cui, Xiaoyue ; Xue, Yifan ; McCormack, Collin ; Garces, Alejandro ; Rachman, Thomas W ; Yi, Yang ; Stolzer, Maureen ; Durand, Dannie

Bioinformatics, 2022-06, Vol.38 (Supplement_1), p.i134-i142 [Periódico revisado por pares]

England: Oxford University Press

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4
Deep learning architecture for air quality predictions
Deep learning architecture for air quality predictions
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Deep learning architecture for air quality predictions

Li, Xiang ; Peng, Ling ; Hu, Yuan ; Shao, Jing ; Chi, Tianhe

Environmental science and pollution research international, 2016-11, Vol.23 (22), p.22408-22417 [Periódico revisado por pares]

Berlin/Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg

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5
Convolutional neural network architectures for predicting DNA-protein binding
Convolutional neural network architectures for predicting DNA-protein binding
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Convolutional neural network architectures for predicting DNA-protein binding

Zeng, Haoyang ; Edwards, Matthew D ; Liu, Ge ; Gifford, David K

Bioinformatics, 2016-06, Vol.32 (12), p.i121-i127 [Periódico revisado por pares]

England: Oxford University Press

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6
Automated image quality evaluation of T2‐weighted liver MRI utilizing deep learning architecture
Automated image quality evaluation of T2‐weighted liver MRI utilizing deep learning architecture
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Automated image quality evaluation of T2‐weighted liver MRI utilizing deep learning architecture

Esses, Steven J. ; Lu, Xiaoguang ; Zhao, Tiejun ; Shanbhogue, Krishna ; Dane, Bari ; Bruno, Mary ; Chandarana, Hersh

Journal of magnetic resonance imaging, 2018-03, Vol.47 (3), p.723-728 [Periódico revisado por pares]

Nashville: Wiley Subscription Services, Inc

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7
Marginal Space Deep Learning: Efficient Architecture for Volumetric Image Parsing
Marginal Space Deep Learning: Efficient Architecture for Volumetric Image Parsing
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Marginal Space Deep Learning: Efficient Architecture for Volumetric Image Parsing

Ghesu, Florin C. ; Krubasik, Edward ; Georgescu, Bogdan ; Singh, Vivek ; Yefeng Zheng ; Hornegger, Joachim ; Comaniciu, Dorin

IEEE transactions on medical imaging, 2016-05, Vol.35 (5), p.1217-1228

United States: IEEE

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8
Edge-centric functional network representations of human cerebral cortex reveal overlapping system-level architecture
Edge-centric functional network representations of human cerebral cortex reveal overlapping system-level architecture
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Edge-centric functional network representations of human cerebral cortex reveal overlapping system-level architecture

Faskowitz, Joshua ; Esfahlani, Farnaz Zamani ; Jo, Youngheun ; Sporns, Olaf ; Betzel, Richard F

Nature neuroscience, 2020-12, Vol.23 (12), p.1644-1654 [Periódico revisado por pares]

United States: Nature Publishing Group

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9
Leaf Hydraulic Architecture and Stomatal Conductance: A Functional Perspective
Leaf Hydraulic Architecture and Stomatal Conductance: A Functional Perspective
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Leaf Hydraulic Architecture and Stomatal Conductance: A Functional Perspective

Rockwell, Fulton E. ; Holbrook, N. Michele

Plant physiology (Bethesda), 2017-08, Vol.174 (4), p.1996-2007 [Periódico revisado por pares]

United States: American Society of Plant Biologists

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10
SNAVA—A real-time multi-FPGA multi-model spiking neural network simulation architecture
SNAVA—A real-time multi-FPGA multi-model spiking neural network simulation architecture
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SNAVA—A real-time multi-FPGA multi-model spiking neural network simulation architecture

Sripad, Athul ; Sanchez, Giovanny ; Zapata, Mireya ; Pirrone, Vito ; Dorta, Taho ; Cambria, Salvatore ; Marti, Albert ; Krishnamourthy, Karthikeyan ; Madrenas, Jordi

Neural networks, 2018-01, Vol.97, p.28-45 [Periódico revisado por pares]

United States: Elsevier Ltd

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